一种利用手势识别进行活体检测的方法技术

本发明专利技术公开了一种利用手势识别进行活体检测的方法，其特征在于：包括训练数据采集单元、级联解析器单元、人脸检测单元、活体推测可信度单元；所述训练数据采集单元采集多种手势动作，并给每种手势动作命令，以jpg图片格式保存并创建对应文件夹；所述级联解析器单元将采集到的动作进行训练，对训练数据采集单元中的每一个文件夹进行训练，每一个文件夹训练后生成一个级联解析器；所述人脸检测单元用来检测识别对象的人脸，再进行指令手势的识别；所述活体推测可信度单元对识别对象做出的指令手势进行打分，然后根据手势的识别结果进行打分，得到活体可信度数据及结论；有效避免照片、视频欺骗，目标丢失等缺点。

【技术实现步骤摘要】
一种利用手势识别进行活体检测的方法
本专利技术涉及一种利用手势识别进行活体检测的方法，属于人脸识别系统

技术介绍
随着人工智能技术的迅速发展，其应用领域也不断扩大，人脸识别作为人工智能领域的重要技术之一也迅速走入人们的生活，例如移动支付、身份验证、具有人脸识别的智能机器人等等。每一个人脸识别系统在进行人脸比对时都会面临照片、视频、模型等欺骗行为，尤其是在金融领域的应用，活体检测是人脸识别技术迈向更高层次的一大障碍。目前广泛使用的活体检测方式主要有基于生物特征的活体检测、基于指令动作配合的活体检测和基于特殊设备的活体检测等，基于生物特征的检测主要是根据人体特有的生物检测，例如活体指纹检测是检测手指的温度、排汗、导电性能等信息；活体虹膜检测是检测虹膜震颤特征、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特征等；基于指令动作配合的活体检测是指要求被检测者做出相应的指令动作，然后对做出的动作检测是否准备来判断是否是活体，例如人脸左转、右转、张嘴、眨眼等某一个动作或多个动作的组合；基于特殊设备的活体检测是指用特殊的人脸采集设备直接检测是否为活体，例如利用深度摄像头进行活体检测。但是上述几种活体检测方式仍然存在被攻击的可能性和体验性差等缺点，可归纳为以下几点：(1)用户体验差，基于指令动作配合的活体检测，需要被检测对象准确做出相应指令，这往往对用户要求较多，不仅要做出指令动作，还需要通过动作检测，可能需要花费的时间比较长，例如人脸左转，偏转的角度、保持的时间不好设定，可能出现用户左转动作太快，而系统并没有捕捉到左转动作，就需要用户再一次进行配合；眨眼检测，由于眨眼的动作比较小，动作比较快，难以捕捉，可能需要多次检测，这些都会导致用户产生烦躁，体验性较差；(2)设备要求高，存在很多局限性；基于生物特征的活体检测可能需要配备红外摄像头才可以实现，例如进行虹膜检测，普通摄像头无法达到要求；基于特殊设备的活体检测更是需要安装深度摄像头，这些设备要求是在移动支付等领域无法满足的；(3)存在安全隐患，易于被欺骗；基于生理特征的活体检测，可能会被其他活体欺骗，例如进行指纹检测时，替换成另一个非被检测者的活体，基于指令动作配合的活体检测，可能会被照片、视频等欺骗，例如做出某一动作的照片，做出一系列动作视频；基于特殊设备的活体检测，可能会被人脸模型欺骗，例如利用深度摄像头检测时，可能会把一个3D打印出的人头模型看作是活体。
技术实现思路
针对上述存在的技术问题，本专利技术的目的是：提出了一种利用手势识别进行活体检测的方法，提升人脸活体检测的准确性和用户体验，最大程度的降低被欺骗的可能性。本专利技术的技术解决方案是这样实现的：一种利用手势识别进行活体检测的方法，包括训练数据采集单元、级联解析器单元、人脸检测单元、活体推测可信度单元；所述训练数据采集单元采集多种手势动作，并给每种手势动作命令，以jpg图片格式保存并创建对应文件夹；所述级联解析器单元将采集到的动作进行训练，对训练数据采集单元中的每一个文件夹进行训练，每一个文件夹训练后生成一个级联解析器；所述人脸检测单元用来检测识别对象的人脸，再进行指令手势的识别；所述活体推测可信度单元对识别对象做出的指令手势进行打分，然后根据手势的识别结果进行打分，得到活体可信度数据及结论。由于上述技术方案的运用，本专利技术与现有技术相比具有下列优点：本专利技术的一种利用手势识别进行活体检测的方法，该方法在检测出人脸的基础上，利用被检测对象做出的相应手势判断是否为活体，手势动作具有动作清晰、易于捕捉、检测等特点，而且可以比眨眼、转头等动作易于停留更长时间进行识别，同时动作指令随机生成、多样性强可有效避免照片、视频欺骗、目标丢失等缺点。具体实施方式下面来说明本专利技术。本专利技术所述的一种利用手势识别进行活体检测的方法，包括训练数据采集单元、级联解析器单元、人脸检测单元、活体推测可信度单元；所述训练数据采集单元采集多种手势动作，并给每种手势动作命令，以jpg图片格式保存并创建对应文件夹，采集的动作尽量全面，多种多样，每一个动作要进行多个角度正反面采集，例如伸出食指和中指摆出“V”的动作，要采集“V”朝多个角度，每个角度正反都要采集，每一个动作保存在一个文件夹中。所述级联解析器单元将采集到的动作进行训练，对训练数据采集单元中的每一个文件夹进行训练，每一个文件夹训练后生成一个级联解析器，如“V”动作生成的级联解析器命名为“victory.xml”，以此类推，生成多个级联解析器。人脸检测是所有活体检测的基础，利用手势识别进行活体检测的方法同样是在检测到人脸的基础上进行的，成功检测到人脸后，再进行指令手势的识别，所述人脸检测单元用来检测识别对象的人脸，再进行指令手势的识别。所述活体推测可信度单元对识别对象做出的指令手势进行打分，然后根据手势的识别结果进行打分，得到活体可信度数据及结论；对识别对象做出指令手势进行打分，首先，根据手势的复杂程度不同，为每一种手势进行赋值，越复杂的手势赋值越高；然后根据手势的识别结果进行打分；为了实现手势识别进行活体检测的易用性和统一性，规定每一组手势由5个手势动作组成，每一组中包含五个分值的手势，分值分别为0.1、0.2、0.3、0.4、0.5，每一个手势识别结果最高得分为100分，这样每一组手势的满分都为150分，根据最后的得分计算活体可信度。例如，需要待识别对象做出一组动作，这一组包括5个动作，分别为伸出1－5个手指，五个动作的赋值分别为0.1、0.2、0.3、0.4、0.5，每一个手势识别结果最高得分为100分，用每一个手势的分值与其识别结果的打分相乘然后求和得到该组的手势识别得分，然后用该分数除以满分150分，得到活体可信度，并与设置好的活体检测可信度阈值比较得出结论。手势识别会受到实际应用场景中的光线、摄像头的安装、物体遮挡等客观环境因素的影响，因此，在实际应用中需要提前进行大量的模拟测试，根据实际应用要求得到适合于该场景下的活体检测可信度的阈值。检测前，训练数据采集单元采集多种手势动作，级联解析器单元完成每个动作的训练及命名，并根据客观环境因素设置好活体检测可信度的阈值，检测时，人脸检测单元检测活体的人脸进行识别，检测人脸成功后进行指令手势的识别，检测人脸失败则返回未检测到人脸的结果并提示重新检测，被检测人员根据指令手势完成相应的动作并等到活体可信度分数，得到的分数与设定的阈值比较得出活体检测结论。本专利技术的一种利用手势识别进行活体检测的方法，该方法在检测出人脸的基础上，利用被检测对象做出的相应手势判断是否为活体，手势动作具有动作清晰、易于捕捉、检测等特点，而且可以比眨眼、转头等动作易于停留更长时间进行识别，同时动作指令随机生成、多样性强可有效避免照片、视频欺骗、目标丢失等缺点；该方法提出的活体检测可信度的计算方法是综合一组手势动作来判断活体，较以往单一动作来判断活体的方法增加了可信性。上述实施例只为说明本专利技术的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本专利技术的内容并加以实施，并不能以此限制本专利技术的保护范围，凡根据本专利技术精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本专利技术的保护范围内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种利用手势识别进行活体检测的方法，其特征在于：包括训练数据采集单元、级联解析器单元、人脸检测单元、活体推测可信度单元；所述训练数据采集单元采集多种手势动作，并给每种手势动作命令，以jpg图片格式保存并创建对应文件夹；所述级联解析器单元将采集到的动作进行训练，对训练数据采集单元中的每一个文件夹进行训练，每一个文件夹训练后生成一个级联解析器；所述人脸检测单元用来检测识别对象的人脸，再进行指令手势的识别；所述活体推测可信度单元对识别对象做出的指令手势进行打分，然后根据手势的识别结果进行打分，得到活体可信度数据及结论。

【技术特征摘要】
1.一种利用手势识别进行活体检测的方法，其特征在于：包括训练数据采集单元、级联解析器单元、人脸检测单元、活体推测可信度单元；所述训练数据采集单元采集多种手势动作，并给每种手势动作命令，以jpg图片格式保存并创建对应文件夹；所述级联解析器单元将采集到的动作进行训...

【专利技术属性】
技术研发人员：张家重，索春宝，胡焱，付宪瑞，
申请(专利权)人：苏州浪潮智能软件有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32